La prédiction correcte du texte par ChatGPT repose sur la formation et l’ajustement efficaces du modèle d’apprentissage automatique sur lequel il est basé. Pour corriger les erreurs de prédiction de ChatGPT, certaines des étapes suivantes pourraient être utiles :
1. Réajustement du modèle : Parfois, le modèle peut être réajusté avec un ensemble de données plus large et plus diversifié pour améliorer sa prédiction.
1. Réviser les données d’entraînement : Si ChatGPT fait des erreurs dans des domaines spécifiques, il peut être utile de revoir les données d’entraînement dans ce domaine pour s’assurer qu’elles sont précises et suffisamment représentatives.
1. Entraînement supervisé : Dans certains cas, un entraînement supervisé peut être nécessaire. Cela signifie qu’un humain vérifie et corrige les prédictions de ChatGPT, aidant ainsi le modèle à apprendre de ses erreurs.
1. Mise en place de contrôles et de filtres : Pour certaines erreurs spécifiques et prévisibles, des contrôles et des filtres peuvent être mis en place pour éviter les erreurs. Par exemple, des filtres linguistiques pour éviter les injures ou des contrôles pour garantir que ChatGPT ne fait pas certaines déclarations spécifiques.
1. Session de rétroaction : Recueillir la rétroaction des utilisateurs de ChatGPT peut aider à identifier des erreurs courantes ou non signalées et à identifier les domaines à améliorer.
1. Recours à des experts humains : ChatGPT sera probablement formé en utilisant une forme d’apprentissage automatique appelée apprentissage par renforcement à partir des démonstrations humaines, où les experts humains fournissent des exemples d’interaction de qualité pour entraîner le modèle.
1. Optimiser le système de valeurs de l’IA : OpenAI travaille à améliorer les primitives d’alignement du modèle pour réduire les erreurs et obtenir des résultats alignés plus précis. Cela signifie que l’IA sera probablement capable d’apprendre les valeurs de ses utilisateurs et d’imiter de manière plus précise le style de conversation et les préférences de l’utilisateur.
